数据质量、员工接受度和数据保护
尽管人工智能在项目管理方面有无数的好处，但也存在困难。克服这些挑战对于在项目管理中成功使用人工智能至关重要。最常提到的三个挑战是在项目管理中引入人工智能时必须考虑的核心方面。
有趣的是，全球项目经理的答案与德国项目经理的答案有所不同。虽然三大挑战相同，但顺序不同。在德国，43% 的人在数据保护方面遇到困难，而在全球范围内，这一数字明显较低，为 32%。
我们想看看三个最常提到的挑战，并解释为什么它们难以克服。
数据质量
数据质量是人工智能的基础。人工智能模型的好坏取决于它们所训练的数据。如果数据不正确、不完整或不一致，就会导致不准确的预测和决策。在将数据输入人工智能系统之前，通常必须对其进行处理和清理。这个过程 乌干达电报数据 非常耗时并且需要专业知识。来自不同来源的数据通常需要合并，这在数据质量和一致性方面带来了进一步的挑战。
员工接受度
许多员工担心人工智能可能会让他们的工作变得多余。此外，人们往往抵制变革，尤其是当他们必须适应新的工作方式时。此外，人工智能系统有时会犯错误或做出难以理解的决定。这可能会削弱员工对技术的信任。